Pronóstico de series temporales en Python

Construya modelos predictivos a partir de patrones basados en el tiempo en sus datos. Domine modelos estadísticos que incluyen nuevos enfoques de aprendizaje profundo para la previsión de series temporales. En Time Series Forecasting in Python aprenderá a:

Reconocer un problema de previsión de series temporales y construir un modelo predictivo de alto rendimiento Crear modelos de previsión univariados que tengan en cuenta los efectos estacionales y las variables externas Construir modelos de previsión multivariados para predecir muchas series temporales a la vez Aprovechar grandes conjuntos de datos utilizando el aprendizaje profundo para la previsión de series temporales Automatizar el proceso de previsión

DESCRIPCIÓN Time Series Forecasting in Python le enseña a construir potentes modelos predictivos a partir de datos basados en el tiempo. Cada modelo que cree es relevante, útil y fácil de implementar con Python. Explorará interesantes conjuntos de datos del mundo real, como el precio diario de las acciones de Google y los datos económicos de EE. UU., progresando rápidamente desde los conceptos básicos hasta el desarrollo de modelos a gran escala que utilizan herramientas de aprendizaje profundo como TensorFlow.Time Series Forecasting in Python le enseña a aplicar la previsión de series temporales y a obtener predicciones inmediatas y significativas. Aprenderá tanto modelos estadísticos tradicionales como nuevos modelos de aprendizaje profundo para la previsión de series temporales, todos ellos completamente ilustrados con código fuente de Python.
Time Series Forecasting in Python le enseña a construir potentes modelos predictivos a partir de datos basados en el tiempo. Cada modelo que cree es relevante, útil y fácil de implementar con Python. Explorará interesantes conjuntos de datos del mundo real, como el precio diario de las acciones de Google y los datos económicos de EE. UU., progresando rápidamente desde los conceptos básicos hasta el desarrollo de modelos a gran escala que utilizan herramientas de aprendizaje profundo como TensorFlow. sobre la tecnología La previsión de series temporales revela tendencias ocultas y hace predicciones sobre el futuro a partir de sus datos. Esta potente técnica ha demostrado ser increíblemente valiosa en múltiples campos, desde el seguimiento de métricas comerciales hasta la atención médica y las ciencias. Las modernas bibliotecas de Python y las potentes herramientas de aprendizaje profundo han abierto nuevos métodos y utilidades para realizar pronósticos prácticos de series temporales. sobre el libro Time Series Forecasting in Python le enseña a aplicar la previsión de series temporales y a obtener predicciones inmediatas y significativas. Aprenderá tanto modelos estadísticos tradicionales como nuevos modelos de aprendizaje profundo para la previsión de series temporales, todos ellos completamente ilustrados con código fuente de Python. Ponga a prueba sus habilidades con proyectos prácticos para prever viajes aéreos, el volumen de recetas de medicamentos y las ganancias de Johnson & Johnson. Cuando termine, estará listo para construir modelos de previsión precisos y perspicaces con herramientas del ecosistema Python.

Autor: Marco Peixeiro
Editorial: Manning Publications
Publicado: 11/10/2022
Páginas: 456
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.41 libras
Tamaño: 9.10h x 7.30w x 1.10d
ISBN13: 9781617299889
ISBN10: 161729988X
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Análisis de datos
- Informática | Ciencia de datos | Aprendizaje automático
- Matemáticas | Probabilidad y estadística | General

Acerca del autor
Marco Peixeiro es un experimentado instructor de ciencia de datos que ha trabajado como científico de datos para uno de los bancos más grandes de Canadá. Es un colaborador activo de Towards Data Science, instructor en Udemy y en YouTube en colaboración con freeCodeCamp.